Master · Universität

Scientific Computing Master

Mathematik📍 Bayreuth🗓 Sommer- und WintersemesterNC-Beschränkung
Abschluss
Master
Zulassung
NC-Beschränkung
Studienbeginn
Sommer- und Wintersemester
Studiengebühren
Kostenfrei
Sprache
Englisch

Überblick

Der englischsprachige Masterstudiengang Scientific Computing an der Universität Bayreuth verbindet angewandte Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften zur Lösung komplexer technischer sowie ökonomischer Fragestellungen. Als Elitestudiengang im Elitenetzwerk Bayern bereitet das Programm hochqualifizierte Studierende gezielt auf Herausforderungen in der numerischen Simulation und Datenanalyse vor. Neben fundierter Theorie profitieren die Studierenden am Standort Bayreuth von einer starken Praxisorientierung mit direkten Schnittstellen zur Industrie.

High-Performance ComputingMathematische ModellierungNumerische SimulationDatenanalyseKünstliche IntelligenzNumerische MathematikStochastische Modelle

Studieninhalte

Der internationale Masterstudiengang „Scientific Computing“ an der Universität Bayreuth zeichnet sich durch seine interdisziplinäre Ausrichtung an der Schnittstelle von Mathematik, Informatik und Anwendungsfeldern wie Physik, Chemie, Biologie, Geowissenschaften oder den Ingenieurwissenschaften aus.

Über den Studiengang

Der viersemestrige, englischsprachige Masterstudiengang Scientific Computing (M.Sc.) an der Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik bereitet Studierende auf Herausforderungen in den Bereichen numerische Simulation, Datenanalyse und Künstliche Intelligenz vor. Das Studium vermittelt die mathematische Modellierung sowie die effiziente numerische Berechnung komplexer Problemstellungen aus Technik, Wirtschaft und Naturwissenschaften. Der Studienbeginn ist sowohl im Winter- als auch im Sommersemester möglich.

Studieninhalte & Module

Das Curriculum deckt den gesamten mathematischen und praktischen Workflow des Scientific Computing ab. Zu den Kerninhalten gehören:

  • Mathematische Modellierung: Entwicklung und Analyse von mathematischen sowie stochastischen Modellen mit unsicheren Daten.
  • Numerische Verfahren: Entwurf und Erforschung moderner numerischer Methoden für Differential- und Integralgleichungen.
  • Data Science & Optimierung: Statistische Auswertung großer Datenmengen (Big Data) und Optimierungsverfahren.
  • High-Performance Computing: Praktische Implementierung von Algorithmen auf Hochleistungsrechnern und deren Visualisierung.
  • Praxisanwendung: Modellierungsseminare zur Bearbeitung realer Problemstellungen aus der Industrie sowie gesponserte Exkursionen.

Berufsperspektiven

Durch die enge Zusammenarbeit mit High-Tech-Unternehmen im Rahmen von Praktika und Seminaren ermöglicht der Studiengang einen nahtlosen Übergang in anspruchsvolle Positionen in Industrie und Wirtschaft. Zudem werden Studierende frühzeitig in die aktuelle Forschung eingebunden, wofür eine Fast-Track-Option für ein anschließendes Promovieren angeboten wird. Die Universität unterstützt dabei auch Forschungsaufenthalte bei internationalen Experten finanziell.

Besonderheiten

  • Internationale Ausrichtung: Unterrichtssprache ist Englisch (Voraussetzung: Englisch B2, Deutsch A1).
  • Gute Studienbedingungen: Hervorragende Platzierungen im CHE-Hochschulranking, intensive Betreuung in kleinen Gruppen und ein starker Campus-Zusammenhalt.
  • Starke Industrienähe: Direkter Kontakt zu Unternehmen durch praxisnahe Modellierungsseminare.

Zulassung & Voraussetzungen

NC-Beschränkung

Auswahlverfahren/Eignungsprüfung

Zugangsvoraussetzung ist ein Bachelorabschluss in Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften oder Ingenieurwissenschaften (oder ein Abschluss mit gleichwertigen Kenntnissen) mit Numerik-Kenntnissen und Note 1,9 oder besser. Englische Sprachkenntnisse (B2-Level auf Basis des Common European Framework of Reference of Languages) und nachgewiesene Deutschkenntnisse (A1) werden vorausgesetzt

Bewerbung & Fristen

Studienbeginn: Sommer- und Wintersemester

📅 Sommersemester

Fristen für Auswahlgespräche und Eignungsprüfungen01.09.2026 – 15.11.2026

📅 Wintersemester

Fristen für Auswahlgespräche und Eignungsprüfungen01.03.2027 – 15.05.2027

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